¿Felino o avestruz? La red neuronal que descifra los memes de la humanidad en Twitter

El bot @ResNeXtGuesser, puesto en marcha por un informático de 23 años en agosto, acierta poco pero ya ha superado ya los 350.000 seguidores

Captura de dos publicaciones de @ResNeXtGuesser
Captura de dos publicaciones de @ResNeXtGuesser

Glen prefiere mantener su vida profesional separada de la personal. Por eso omite su apellido en esta entrevista realizada por correo porque también prefiere la comunicación escrita a la oral. Este ingeniero de 23 años residente en San José, California, se dedica su vida profesional al desarrollo de sistemas informáticos integrados. La personal la emplea, entre otras cosas, en llevar las riendas de un bot de Twitter tan joven como popular: @ResNeXtGuesser.

En menos de seis meses, Glen y su autómata, una red neuronal que intenta descifrar todo tipo de memes, han conseguido superar los 350.000 seguidores. “Hay ingenieros, científicos y gentes de ramas técnicas que están interesados en ver una aplicación poco convencional del aprendizaje automático y luego están aquellos que simplemente disfrutan de los memes que publica el bot”, razona. Estos sistemas son, en pocas palabras, algoritmos entrenados para procesar determinadas informaciones, en este caso imágenes, y producir un resultado, que en el ejemplo que nos ocupa son las predicciones del bot sobre lo que hay en la fotografía: lo mismo ve una rana arbórea donde efectivamente hay una, que un avestruz donde hay un gato con la cara cubierta de leche. “En mi opinión, los mejores proyectos son aquellos que mezclan un tema profesional o académico con un poco de inmadurez”, resume el padre de la criatura.

El 12 de agosto, la red neuronal hizo su primera interpretación. Predijo con un 99,99% de certeza que una pizza era, en efecto, una pizza y obtuvo un retuit y tres me gusta. “La acogida fue un poco lenta los primeros meses, pero cada tanto, el bot tuiteaba alguna predicción particularmente divertida”, recuerda el ingeniero. Esos primeros éxitos, en los que el modelo confundía una torre de queso con una piña tropical o una nevera llena de huevos con pelotas de ping-pong rondaron e incluso superaron los 20.000 retuits.

Glen, que completó sus estudios de ingeniería informática el año pasado, explica que siempre estuvo interesado en los sistemas de aprendizaje automático. “Hice algunos cursos sobre el tema, y una buena parte de ello es trabajar con imágenes: tratar de identificarlas, editarlas o incluso comprimirlas de forma más inteligente”, explica. “Mientras hacía los deberes para problemas de este tipo, me parecía divertido pasar memes por el sistema”.

La red neuronal que emplea el bot, ResNeXt, es una de las candidatas presentadas en 2017 a la competición que cada año organiza el proyecto ImageNet, centrado en la creación de una base de datos de imágenes etiquetadas que puedan utilizarse, por ejemplo, para la investigación sobre sistemas de visión artificial. “Después de graduarme, cuando por fin tuve tiempo para trabajar en algunos proyectos personales, estuve experimentando con la arquitectura de ResNeXt, era interesante ver cómo incluso al pasar memes aleatorios por el sistema podías entender la lógica que la red neuronal estaba usando en su clasificación”, comenta el ingeniero. Aquellas pruebas le dieron la inspiración necesaria para crear un bot de Twitter que publicase un meme y una predicción cada pocas horas.

“Ponerlo en marcha fue un pequeño desafío. Nunca había hecho algo parecido”, reconoce Glen. Lo que más tiempo le costó fue aprender a manejar la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Twitter para conectar la red neuronal la plataforma. “Lo creas o no, lo más fácil fue escribir el código para la red neuronal, porque la librería Pytorch de Python tiene un modelo entrenado y listo para usar ResNeXt. Basta descargarlo y ejecutarlo”, asegura.

Por lo pronto, Glen ni se plantea mejorar o ampliar la cobertura de su red neuronal, que hace sus predicciones a partir de un listado de mil categorías que incluyen algunas tan específicas como “araña de jardín” y otras tan amplias como “tienda de zapatos”. “No es que no quiera, es que modificar la arquitectura de una red neuronal y volver a entrenarla lleva mucho tiempo y trabajo”, argumenta.

Lo que sí ha ido adaptando el ingeniero es la página a la que los seguidores del bot pueden enviar sus propias propuestas de memes para que descifre. O más bien: podían. “Tuve que bloquearla después de unos meses porque el volumen de los envíos se estaba volviendo sencillamente demasiado difícil de gestionar”, asegura Glen, que ahora mismo tiene unas 8.000 imágenes pendientes de moderar y otras 1.500 en cola para ser publicadas. También ha flexibilizado algunas predicciones para que ofrezcan más de una categoría. “Cualquier meme con mucho texto o colores sólidos tendía a clasificarse como un cómic o como la sobrecubierta de un libro, lo cual tiene sentido, pero no es muy divertido”.

A fin de cuentas, la precisión de las predicciones de @ResNeXtGuesser es casi secundaria. “Los tuits más populares son aquellos en los que el bot se equivoca pero puedes ver cuál es la lógica que estaba siguiendo la red neuronal. El caso de la torre de queso y la nevera llena de huevos son buenos ejemplos de eso”, explica su creador. También hay gente que, contra todo pronóstico, se ha puesto del lado del autómata y se emociona cuando logra acertar. “Es divertido y admirable al mismo tiempo”.

¿Seguiría teniendo gracia esta cuenta de Twitter si la red neuronal acertase siempre? “Sería un logro tecnológico bastante grande, pero no creo que fuera muy interesante. Parte del atractivo del bot es ver una nueva tecnología llevada a sus límites de forma chistosa”.

Puedes seguir a EL PAÍS TECNOLOGÍA en Facebook y Twitter o apuntarte aquí para recibir nuestra newsletter semanal.

Normas

Más información

Archivado En

Recomendaciones EL PAÍS
Recomendaciones EL PAÍS
Recomendaciones EL PAÍS